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图像识别是人工智能的一个重要领域。图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。人工智能图片的识别，顾名思义，就是人工智能对图像做出各种处理、分析，最终识别我们所要研究的目标，是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大，但是对于高速发展的社会，人类自身识别能力已经满足不了我们的需求，于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞，完全靠肉眼观察细胞是不现实的，这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时，就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此，此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息，解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。

图像识别如何工作？

人眼将图像视为一组信号，由大脑的视觉皮层来解释。结果是一个场景的体验，它链接到保留在内存中的对象和概念。图像识别模仿了这一过程。计算机以一组矢量（带有彩色注释的多边形）或一个栅格（一个带有颜色离散数值的像素画布）“看到”图像。

在神经网络图像识别过程中，图像的矢量或光栅编码被转换为描绘物理对象和特征的构造。计算机视觉系统可以从逻辑上分析这些构造，首先是通过简化图像并提取最重要的信息，然后通过特征提取和分类来组织数据。最后，计算机视觉系统使用分类或其他算法来决定图像或图像的一部分-它们属于哪个类别，或者如何最好地描述它们。

看得见的智能产品

人工智能图片识别平台、动态人脸布控系统和人证合一身份验证等产品业务是微模式的关键，基于在人脸和OCR识别技术的优势，微模式加大了在人工智能方面的投入，推进建设线下展厅提高用户体验，深度学习、服务大安防和大金融方向的业务，并取得了手写签名验证、视频运动目标检测、运动目标跟踪、车辆检测、车辆识别、行人检测、视频浓缩、视频搜索等方面的诸多突破进展，以技术扎实、产品线丰富而满足了各行业应用需求。

人工智能是当下时代的热门词语，而人工智能图片识别是当下最热门的技术，已经成为当下的主流。人工智能图片识别技术广泛的应用于教育、游戏、电子商务等行业，给人们的生活带来了极大的便利。现在每天都有成千上万的公司和数百万的消费者在使用这项技术。

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